「javapow实现」javapow函数

本篇文章给大家谈谈javapow实现，以及javapow函数对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、求幂运算怎么做呀，在C#中有个pow函数，java中怎么做
• 2、如何在java中实现把一个数变成2的N次幂
• 3、Java里有没有乘方运算符？比如我想算59的95次方，怎么实现？
• 4、java中如何表示a的b次方
• 5、在java当中pow函数的头文件是什么?
• 6、Java中怎样怎样算出求函数的幂次方？

求幂运算怎么做呀，在C#中有个pow函数，java中怎么做

double c = [color=blue:6acd93e1df]Math.pow(a,b);[/color:6acd93e1df]

返回：double类型,

结果：a的b次幂.

希望回答能给你带来帮助~

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如何在java中实现把一个数变成2的N次幂

主要用Math这个类的pow(double

a,

double

b)

这个方法

方法描述：返回第一个参数的第二个参数次幂的值。

也就是Math.pow(16,4)返加的是2

入参是两个double，按你的要求，把两个int转成double就行了。

然后对返回值进行向上的取整，然后再用取整后的数求一次N次方，就是你要的数了

Java里有没有乘方运算符？比如我想算59的95次方，怎么实现？

java里面算乘方可以用Math类的pow方法

java.lang.Math.pow(double a, double b)

即返回a的b次方,示例如下:

public class MathDemo {

   public static void main(String[] args) {

      double x = 59;

      double y = 95;

      System.out.println(x + " 的 " + y + " 次方是: " + Math.pow(x, y));

      System.out.println(y + " 的 " + x + " 次方是: " + Math.pow(y, x));

   }

}

java中如何表示a的b次方

java中乘方用Math.pow来实现，举例如下：

public

static

void

main(String[]

args)

{

int

a=2;

/*底数*/

int

b=3;

/*乘方*/

double

f=Math.pow(a,b);

/*a和b套用到此行的程式(a的b次方等於f)*/

System.out.println(“2的3次方等於”+f);

}

在java当中pow函数的头文件是什么?

java.lang.Math

方法：pow(double a,double b)

返回a的b次幂

或者

java.math.BigDecimal

方法：public BigDecimal pow(int n)

返回其值为 (this^n) 的 BigDecimal，准确计算该幂，使其具有无限精度。

Java中怎样怎样算出求函数的幂次方？

java中通常进行数学运算的东西都在Math类中，求函数的幂次方就是Math类中的pow方法：public static double pow(double a, double b)， 返回第一个参数的第二个参数次幂的值。

例如求2的3次方，代码如下：

public class test {

public static void main(String[] args) {

double a= Math.pow(2, 3);

}

}

运行结果为8

扩展资料：

Math 类包含用于执行基本数学运算的方法，如初等指数、对数、平方根和三角函数。

与 StrictMath 类的某些数学方法不同，并非 Math 类所有等价函数的实现都定义为返回逐位相同的结果。此类在不需要严格重复的地方可以得到更好的执行。

默认情况下，很多 Math 方法仅调用 StrictMath 中的等价方法来完成它们的实现。建议代码生成器使用特定于平台的本机库或者微处理器指令（可用时）来提供 Math 方法更高性能的实现。这种更高性能的实现仍然必须遵守 Math 的规范。

实现规范的质量涉及到两种属性，即返回结果的准确性和方法的单调性。浮点 Math 方法的准确性根据 ulp（units in the last place，最后一位的进退位）来衡量。对于给定的浮点格式，特定实数值的 ulp 是包括该数值的两个浮点值的差。

当作为一个整体而不是针对具体参数讨论方法的准确性时，引入的 ulp 数用于任何参数最差情况下的误差。

如果一个方法的误差总是小于 0.5 ulp，那么该方法始终返回最接近准确结果的浮点数；这种方法就是正确舍入。一个正确舍入的方法通常能得到最佳的浮点近似值；然而，对于许多浮点方法，进行正确舍入有些不切实际。

相反，对于Math 类，某些方法允许误差在 1 或 2 ulp 的范围内。非正式地，对于 1 ulp的误差范围，当准确结果是可表示的数值时，应该按照计算结果返回准确结果；否则，返回包括准确结果的两个浮点值中的一个。对于值很大的准确结果，括号的一端可以是无穷大。

除了个别参数的准确性之外，维护不同参数的方法之间的正确关系也很重要。

因此，大多数误差大于 0.5 ulp 的方法都要求是半单调的：只要数学函数是非递减的，浮点近似值就是非递减的；同样，只要数学函数是非递增的，浮点近似值就是非递增的。并非所有准确性为 1 ulp 的近似值都能自动满足单调性要求。

参考资料：

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